Sztuczna inteligencja (AI) już pisze bajki, wygrywa z mistrzami szachów, wybiera ubrania i podlewa rośliny doniczkowe. Co więcej, rozpoznaje twarz i płeć osoby ze zdjęcia, wykrywa podróbki i spekuluje na rynkach finansowych, ustala fakt zachorowania na gruźlicę na podstawie zdjęcia rentgenowskiego i pomaga w poszukiwaniu lojalnych klientów.
Włodzimierz Barchat – założyciel CleverStaff, ekspert techniczny i ideolog grywalizacji w rekrutacji opowiada o tym, w jaki sposób sztuczna inteligencja jest zintegrowana z rekrutacją, a ponadto – o korzyściach lub szumie wokół tego tematu.
Według badań firmy Marketsandmarkets „Rynek sztucznej inteligencji”, rynek oprogramowania AI osiągnie 126 miliardów dolarów już w 2025 roku. Dotyczy to przede wszystkim sektora motoryzacyjnego i finansowego, opieki zdrowotnej, telekomunikacji, edukacji, handlu detalicznego i e-commerce.
Sztuczna inteligencja w rekrutacji to również obecnie modny i jednocześnie dyskusyjny trend, ponieważ wkracza w środowisko, w którym „żywy” specjalista od zawsze odgrywał kluczową rolę. Pojawia się nawet opinia, że AI w tej dziedzinie rozwija się tak szybko, że do 2029 roku zastąpi 16% rekruterów.
Istnieją już przykłady, takie jak chatbot Mya Systems, który wykorzystuje konwersacyjną sztuczną inteligencję do uproszczenia rekrutacji w agencjach rekrutacyjnych lub Wade & Wendy, który oferuje skrypty konwersacyjne do rekrutacji dla każdej firmy. Jest też HireBot, który według firmy deweloperskiej automatyzuje proces rekrutacji, selekcji i komunikacji z kandydatami dzięki „wbudowanej” sztucznej inteligencji.
Jednak czy to wszystko jest takie łatwe i skuteczne w rzeczywistości?
Według założyciela CleverStaff, Włodzimierza Barchata należy zachować ostrożność, analizując możliwości AI w rekrutacji: „Przypuszczam, że niektóre firmy próbują wykorzystać falę szumu wokół sztucznej inteligencji i zastosować ją do zadań, których sztuczna inteligencja nie jest w stanie rozwiązać. Czy po prostu deklarują, że jej używają, ponieważ użytkownicy i inwestorzy nie mogą sprawdzić, które algorytmy i z jakim stopniem wiarygodności pozwalają osiągać takie lub inne wyniki”.
AI vs rekruter: kto jest lepszy?
Sztuczna inteligencja, a raczej uczenie maszynowe (jest to jeden ze sposobów implementacji sztucznej inteligencji), dobrze radzi sobie z zadaniem znalezienia dopasowania wśród skończonego zestawu możliwych wyników. Tak, AI nie jest trudno określić płeć lub wiek osoby ze zdjęcia, markę, model, a nawet rok produkcji samochodu. Kiedy człowiek rozwiązuje takie zadania, ma w pamięci pewną liczbę marek i modeli, a także wiedzę na temat tego, jak wyglądają. Nieograniczoną bazę przykładów można załadować do sieci neuronowej AI i „nauczyć” algorytm znajdowania poprawnej odpowiedzi. Jednak, kiedy dla AI, na podstawie określonego zestawu życiorysów na dane stanowisko powstaje zadanie znalezienia kandydata biorąc pod uwagę słowa kluczowe, zdecydowanie nie można uważać takiego podejścia za właściwe.
Przecież rekruter na podstawie CV nie tylko ustala kogo zaprosić do pracy, ale także komunikuje się z daną osobą telefonicznie albo w formie wideorozmowy, prowadzi korespondencję, a także przeprowadza rozmowę kwalifikacyjną.
Opinię tę podziela m.in James Meachin, specjalista ds. rekrutacji w agencji Pearn Kandola. Uważa, że systemy AI są wciąż niedoskonałe. „Pierwszym krokiem w wyborze kandydatów jest prawidłowe zrozumienie tego, co mówią” – uważa. Trudniejszym zadaniem jest zrozumienie semantyki, szczegółów i kontekstu. Tutaj systemy sztucznej inteligencji mogą popełniać błędy, ale człowiek rozumie o co chodzi na poziomie intuicyjnym”.
Naukowiec Sandra Wachter z University of Oxford dodaje, że całe uczenie maszynowe działa w ten sam sposób: maszyna analizuje masę danych w poszukiwaniu wzorców i podobieństw. „Ale jeśli algorytmy nie są wystarczająco rozwinięte, program nie będzie zwracał wystarczającej uwagi na przykład na kobiety lub osoby, które nie są białe.” – mówi. W konsekwencji rozwiązania AI stają się nieetyczne, ponieważ zawierają uprzedzenia programistów. To właśnie z tego powodu Amazon w 2018 roku zrezygnował z jednego ze swoich narzędzi rekrutacyjnych, ponieważ dyskryminowało kobiety.
Praca manualna i zadania dla AI
Każdego dnia rekruter „ręcznie” zbiera i przetwarza wiele informacji o wybranych kandydatach, w minimalnym stopniu wprowadza je do ATS (Systemu Śledzenia Kandydatów). Jednak nigdy nie da się wykonać digitalizacji informacji o tym, dla jakiego dokładnie kierownika jest poszukiwany pracownik, jaki temperament będzie odpowiedni na konkretnym stanowisku lub jak można scharakteryzować interakcję między kandydatem a managerem podczas rozmowy kwalifikacyjnej. Co więcej, ostateczna decyzja dotycząca oferty często jest podejmowana intuicyjnie, z uwzględnieniem sympatii, poczucia rzetelności i perspektyw.
Biorąc to pod uwagę, dzisiaj po prostu nie da się zdigitalizować takiej ilości informacji. Bez tego niemożliwe jest ustawienie AI realistycznego zadania. „Moim zdaniem ten, kto na podstawie CV i kilku komentarzy rekruterów stawia AI za zadanie znalezienia godnego kandydata, oszukuje siebie, klientów i inwestorów.” – zauważa Włodzimierz Barchat.
„Jednocześnie możemy określić, czy wykorzystanie sztucznej inteligencji będzie skuteczne w przypadku konkretnego zadania. Aby to zrobić, konieczne jest zrozumienie, czy możliwe jest przekazanie AI całego wolumenu zdigitalizowanych danych, zgodnie z którymi dana osoba rozwiązuje to samo zadanie. Jeśli wszystkie możliwe wyniki są znane z góry, zadaniem AI jest wybór właściwego rozwiązania.”
Jak AI działa w praktyce?
Studium przypadku firmy Pymetrics
Firma Pymetrics, założona przez neurobiologa Fridę Polley, opracowała serię testów kognitywnych i neurologicznych, które pozwalają na ocenę aż 90 różnych charakterystyk. Pytania w programie oceniają kilka aspektów osobowości, na przykład tolerancję na ryzyko i zdolność szybkiego reagowania na sytuacje. W Pymetrics twierdzi się, że ich program zapewnia uczciwość procesu rekrutacji, a „(…) każdy algorytm jest dokładnie sprawdzany pod kątem uprzedzeń”.
Firma nawet otworzyła dostęp do swoich opracowań, udostępniając narzędzia do sprawdzania poprawności algorytmów. To wszystko dlatego, że jej twórcy rozumieją ogromny problem stronniczości w takich systemach, ponieważ wiele danych opiera się na wynikach poprzednich udanych rekrutacji. Jednak, jeśli kandydat zda test, nadal będzie miał rozmowę kwalifikacyjną z rekruterem. Testy te są z powodzeniem stosowane przez Unilever, McDonalds, Hyatt, Tesla i inne.
Studium przypadku firmy HireVue
System sztucznej inteligencji HireVue dokumentuje odpowiedzi kandydatów na wideo przez kamerę i mikrofon laptopa. Następnie dźwięk jest konwertowany na tekst, a algorytm analizuje go pod kątem kilku parametrów. Na przykład przez liczbę zaimków „ja” zamiast „my” w odpowiedziach na pytania dotyczące pracy zespołowej.
HireVue bierze pod uwagę ponad milion elementów dotyczących danych kandydata w każdej minucie filmu i może powiedzieć rekruterom o prawdziwości i pewności kandydatów podczas
ich odpowiedzi. Następnie istnieje wybór, aby odfiltrować kandydata bez dodatkowej weryfikacji przez człowieka lub zaprosić go na osobistą rozmowę kwalifikacyjną.
Dziś proporcje wykorzystania sztucznej inteligencji w procesach rekrutacyjnych przedstawia się w taki sposób:
● 20% – przy pomocy programu AI;
● 80% – z ankieterem na żywo.
Na przykład firma Hilton International odnotowała 16% wzrost różnorodności zatrudnienia i zwiększoną wydajność.
Czy sztuczna inteligencja zastąpi rekrutera?
Wybór a wyszukiwanie?
Funkcje nowoczesnych robotów w oprogramowaniu polegają na analizie życiorysów według słów kluczowych i bardziej szczegółowej selekcji. Bardziej chodzi o selekcję, a nie o szukanie w klasycznym tego słowa znaczeniu. Dotyczy to głównie rekrutacji masowych lub wakatów, w których umiejętności i zdolności są łatwe do zidentyfikowania.
Jednak, gdy potrzebny jest manager wyższego szczebla lub osoba o niestandardowym doświadczeniu, poszukiwanie kandydatów bez udziału rekrutera jest albo niemożliwe, albo będzie niepełne, ponieważ AI dokona wyboru CV na podstawie tekstu, który nie zawiera przecież wszystkich informacji o doświadczeniu danej osoby, a także mogą one być podkolorowane. Ponadto sztuczna inteligencja nie pomoże dotrzeć do pasywnych lub rzadkich kandydatów. Na tym poziomie zdecydowanie jest już potrzebny człowiek.
Ocena kandydatów oparta na sztucznej inteligencji
Rekruterzy, wybierając specjalistę, przede wszystkim analizują firmę, w której pojawił się wakat i jej cechy, a następnie porównują z nimi kompetencje i cechy psychologiczne kandydata. Tylko wtedy, gdy wszystko mniej więcej się pokrywa, proces postępuje. Jeśli chodzi o właściciela firmy, ocenia on kandydata głównie pod kątem „chemii”. AI nie będzie w stanie tego wykonać. Człowiek jest bardziej skłonny do wyeliminowania tych kandydatów, którzy nie pasują do wymagań firmy.
Sztuczna inteligencja kontra intuicja?
Rekruter formułuje swoje sądy o kandydacie nie tylko na podstawie twardych umiejętności, ale także biorąc pod uwagę emocje, gesty, sposób zachowania, kulturę osobistą, wywieranie wrażenia. Wszystkie te dane tworzą pewien obraz w umyśle ankietera. Na tej podstawie przewiduje obecność pewnych cech zawodowych i osobistych u danej osoby. Oznacza to, że albo widzi kandydata na stanowisku, albo nie. Dlatego to właśnie rozmowa kwalifikacyjna pozwala zobaczyć ten obraz, często zmieniając wrażenie, jakie powstało podczas przeglądania CV.
Wnioski
W rezultacie można zauważyć, że poziomu wiedzy i doświadczenia rekrutera, jego światopoglądu, wiedzy i umiejętności wyciągania wniosków, które nie opierają się na powtarzalnych algorytmach, nie da się zautomatyzować. Zastąpienie rekrutera algorytmami jeszcze przez długi czas nie będzie możliwe, ponieważ większość ważnych danych, które są odbierane i odczuwane intuicyjnie w komunikacji na żywo lub w ramach wideo, nie jest zdigitalizowana i nie spełnia kryteriów poprawnego zadania AI. Przyjmujemy więc ostrożne założenie, że przyszły trend w rekrutacji nie opiera się na czystej sztucznej inteligencji, ale na algorytmach big data.
Obecnie niemożliwe jest zastąpienie pracy psychologicznej i komunikacyjnej ludzi technologią, ale możliwa jest praca z oprogramowaniem, które poprawia umiejętności i zwiększa efektywność rekrutera, zwłaszcza podczas wykonywania rutynowych zadań. Znacznie bardziej obiecujące jest zarządzanie nastawieniem do pracy i wpływanie na stan emocjonalny rekrutera.
Mamy dobrą wiadomość dla tych, którzy wierzą, że sztuczna inteligencja odbierze im pracę: eksperci przewidują, że w rekrutacji i HR pojawi się wiele nowych zawodów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Na przykład detektyw danych HR, menedżer ds. współpracy człowiek-maszyna, trener chatbota, audytor algorytmu stronniczości i inne.
